开源跨平台视频分析框架 VideoPipe:让 CV 落地如搭积木般简单
VideoPipe是一个跨平台的视频结构化(视频分析)框架,采用C++编写并支持插件式节点组合。采用插件化设计,将视频分析过程抽象为一系列可灵活组合的独立节点,如流读取、视频解码、深度学习推理、目标跟踪和行为分析等。 VideoPipe 旨在简化视频分析应用的开发难度,支持多种推理后端(如 OpenCV::DNN、TensorRT、ONNXRuntime),并已实现对多模态大模型的集成支持可广泛应用于人脸识别、车牌识别、图片检索、交通违章检测、多源视频融合、视频转码等多个应用场景。 VideoPipe 类似于英伟达的 DeepStream 和华为的 mxVision 框架,但它更易于使用、更具备可移植性。 名称 是否开源 学习门槛 适用平台 性能 三方依赖 DeepStream 否 高 仅限英伟达 高 多 mxVision 否 高 仅限华为 高 多 VideoPipe 是 低 不限平台 中 少 开源地址:https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe